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WorkBuddy df56c2c137 初始化提交：contentm_agent 工作区全量快照

内容分四块：
1、产品规划产出 —— MCN 短视频整合营销工作台的①段五份（1a 需求／1b 竞品／1c 画像／1d 策略／1e 场景）、②段两份（2a 功能／2b 布局）、③段界面（DESIGN.md 契约与令牌表 ＋ mcn-workbench.html 原型 ＋ 实测/会诊/审查三份 ＋ 23 张闸门截图）。
2、开源竞品调研 —— 5 个内容工作台项目的取证原始件与 1b 系列分析文档。
3、参考资料 —— 竞品视频抽帧 1145 张 ＋ 2 个源视频 ＋ 功能点截图。
4、机制侧 —— 协作脚本与状态台账、工作区记忆日志、抽帧/OCR 脚本。

.gitignore 只排运行时日志、脚本备份副本与一次性探针输出，其余按原样入库。

2026-10-08 08:13:02 +08:00

3.2 KiB

Raw Permalink Blame History

skills/shared

跨 SKILL 复用的工具、脚本与配置。SKILL 通过相对路径引用（如 ../../shared/xxx）。

知识文件

hotlist-apis.md — 中文社媒热搜 API（60s / xxapi 聚合源，走代理；禁止直接抓平台官网）
pillar-and-cadence.md — 内容支柱与发布节奏（策划三角共享知识）
scoring-dimensions.md — 统一评分维度（七维 + 标尺）

脚本（scripts/）

social_stats.py — 公共统计计算（互动率/环比/移动平均/加权/聚合），归因层复用，把 LLM 心算固化为确定性代码
wordcount.py — 字数统计与目标字数校验（count/check/selftest，含 social_count 社媒计数口径）。文本类 SKILL（text-condenser/hook-generator/post-formatter/video-script/social-content）统一用它校验字数行数
render_card.py — HTML → 图片确定性渲染（playwright + chromium，走代理加载 CDN/字体、有界超时不卡死）。卡片/海报类 SKILL（card-quote/card-xiaohongshu/poster-hero/comparison-card）统一用它出图
image_ops.py — 通用图像处理确定性封装（纯 Pillow）：resize/crop/pad/convert/compress/watermark/round/collage/thumbnail/info 子命令。处理「已有图片」的加工类 SKILL（image-editing）统一用它，区别于 render_card 的「HTML 设计→渲染」
audio_ops.py — 通用音频处理封装（ffmpeg）：trim/convert/normalize/extract/concat/fade/speed/denoise/info。audio-editing / audio-denoise 用它
video_ops.py — 通用视频处理封装（ffmpeg）：cut/concat/speed/silence-cut/text/aspect(横竖转)/frame/gif/compress/bgm/watermark/info。video-editing 用它
asr.py — 语音转字幕（faster-whisper）：transcribe → SRT/ASS/TXT/JSON，中文友好断句。auto-subtitle 用它
tts.py — 文字转语音配音（edge-tts）：speak（多音色/语速/字幕）/voices。tts-voiceover 用它
ai_image.py — AI 文生图/图生图/变体（OpenAI 兼容 + apimart 异步，用户自备 key）。ai-image-gen 用它
ai_video.py — AI 文/图生视频（provider: 通义万相/火山Seedance/可灵/OpenAI兼容，异步轮询，用户自备 key）。ai-video-gen 用它
ai_music.py — AI 音乐/BGM 生成（provider: DashScope/Suno兼容，用户自备 key）。ai-music 用它

依赖

render_card.py 需 pip install playwright && playwright install chromium
image_ops.py 需 pip install Pillow（图像处理）
audio_ops.py / video_ops.py 需系统 ffmpeg + ffprobe
asr.py 需 pip install faster-whisper + ffmpeg；模型放 ~/.cache/easel-models/faster-whisper-<size>/（本环境代理下 HF 自动下载失败，需 curl 手动下 config.json/model.bin/tokenizer.json/vocabulary.txt）
tts.py 需 pip install edge-tts + 外网代理（微软在线 TTS）
ai_image.py / ai_video.py / ai_music.py 纯标准库（urllib/hmac），但需用户自备各服务的 API key（配 .env），见各自 SKILL 的配置章节
data-report（pandas+matplotlib）、infographic/gif_chart.py（matplotlib+Pillow）、auto-short-video/assemble.py（ffmpeg）在各自 SKILL 的 scripts/ 下
其余脚本纯标准库，无需额外依赖

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知识文件

脚本（scripts/）

依赖

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